Любая цифровизация предполагает использование цифровых каналов связи для коммуникации и передачи информации.
Однако, цифровизации угрожает, элементарно, внедрение ML/AI и автоматических алгоритмов для определения спама и блокировке таких сообщений.
Слабые модели ML/AI и упрощенные алгоритмы наносят серьезный удар по цифровизации. Под автоматическую блокировку спама попадают важные email и SMS-уведомления:
Получатели выбирают получать уведомления по электронной почте или в SMS.
Отправители обеспечивают отправку таких уведомлений по каналам связи.
Антиспам-боты ставят крест на коммуникациях и блокируют сообщения.
Реальные спамеры все равно находят способы обхода антиспама.
Пример:
Для минимизации спама при отправке, все EMAIL имеют уникальную тему, текст и вложение. Однако, антиспам-система все равно считает их спамом и блокирует отправку. Только потому, что письма чем-то похожи, но они разные и важно получить каждое письмо.
Если раньше письмо хотя бы можно было найти в папке "Спам", то теперь автоматически блокируется почтовый ящик отправителя.
Коммуникации нарушаются
Тоже самое происходит с SMS, которые через раз блокирутся с подозрением на спам. Только потому, что машина делает ежедневно несколько рейсов.
Да, тексты могут быть похожими, но они разные и важно получить каждое СМС вовремя.
Коммуникации нарушаются
Техподдержка разводит руками, ссылаясь на автоматические алгоритмы и машинной обучение. Неконтролируемые и неуправляемые ML/AI - это опасные системы.
Электронная почта и СМС, как средство коммуникации, не гарантируют отправку и доставку таких сообщений, даже когда эта информация нужна получателю.
Задачей цифровизации становится борьба с антиспам-системами, которые угрожают цифровизации. Раньше были бюрократические преграды, а теперь - цифровые, машинно-обученные.
Что делать? Как бороться с антиспам-системами?
